论文在对国内外弱小目标检测算法研究的基础上,对复杂背景下的低信噪比红外图像特征进行了全面深入的研究,并提出了几种行之有效的红外弱小目标检测算法。方法之一是针对研究中的复杂背景以及对实时性的要求,提出了一种融合拉普拉斯高通滤波和中值滤波的综合背景抑制算法。首先以高通滤波滤除大部分背景,然后利用中值滤波来平滑图像,滤除干扰噪声,最后再利用自适应阈值分割和相应的判决方法检测出目标;方法之二是运用数学形态学滤波来进行背景抑制的改进,此方法主要是对背景采用双重抑制。即首先选取最佳结构元素,对背景进行初步抑制,再对此结果做差分运算,然后进行第二重背景抑制,最后通过相应的阈值分割和判决方法检测出目标;方法之三是针对红外序列图像,利用目标在序列帧之间具有相关性的特性,采用八邻域检测算法检测出目标的坐标位置。大量的实验结果证明,这几种方法对复杂背景下的红外弱小目标检测很有效,并且准确性高、实时性强。